Identifying modifiable factors related to novice adolescent driver fault in motor vehicle collisions
Notice bibliographique
Résumé
Novice adolescent drivers have a higher propensity to engage in risky driving and are at higher odds of being involved in collisions. Graduated driver licensing programs have been instituted to help novice drivers gain experience while avoiding higher risk driving circumstances. This study examines modifiable risk factors contributing to novice adolescent driver fault in collisions. Police traffic collision report data from municipalities in Alberta for the years 2010–2016, inclusive, were used. Fault in collision was assigned using an automated and previously validated tool for assigning culpability. Factors contributing to novice adolescent (16-19 years of age) fault in collision were examined using multivariable logistic regression. Novice adolescent drivers had higher adjusted odds ratios (aOR) of being at-fault in collision when driving from 01:00-05:00 (aOR = 1.38; 95% Confidence Interval [CI]: 1.26-1.50). Novice adolescent drivers had lower odds of fault when driving with an adult (aOR= 0.62; 95% CI: 0.57-0.68) or a single peer (aOR= 0.87; 95% CI: 0.80-0.94), but higher odds of causing a severe collision with a single peer present (aOR= 2.23; 95% CI: 1.21-4.11). Impairment of the teen driver was reported in 25% of all fatal collisions, and 40% of late-night fatal collisions. The findings support policies that allow driving with a single adult or peer passenger during daytime hours. Driving during late-night hours should be restricted for novice adolescent drivers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».